报表 7:产品性能

将低水平元件并入高水平单位时,产品性能报表将计算汇总的性能度量。

Six Sigma Product Report

Rollup Statistics Opps Obs Obs per Adj Adj Total Component Defs Units Unit Cmplx Adj Defs Units Opps DPU 1 77 184 56 1 32.641 78 4368 0.418478 2 3 907 95 6 1.548 468 44460 0.003308 3 59 750 59 5 30.680 390 23010 0.078667 4 28 567 79 4 15.407 312 24648 0.049383 5 73 829 64 5 34.343 390 24960 0.088058 6 28 132 30 1 16.545 78 2340 0.212121 7 1 547 76 3 0.428 234 17784 0.001828 8 5 726 30 5 2.686 390 11700 0.006887 9 2 78 28 1 2.000 78 2184 0.025641 10 89 655 55 4 42.394 312 17160 0.135878 11 74 715 98 5 40.364 390 38220 0.103497 12 3 453 36 3 1.550 234 8424 0.006623 13 99 233 10 1 33.142 78 780 0.424893 14 49 726 80 5 26.322 390 31200 0.067493 15 78 832 81 5 36.563 390 31590 0.093750 16 50 783 1 5 24.904 390 390 0.063857 17 88 807 10 5 42.528 390 3900 0.109046 18 61 123 40 1 38.683 78 3120 0.495935 19 4 906 57 6 2.066 468 26676 0.004415 20 21 696 48 5 11.767 390 18720 0.030172 Total 436.561 78 335634
Component DPMO Z.Shift Z.ST YTP YRT 1 7472.8 1.500 3.934 0.657014 0.657014 2 34.8 1.500 5.478 0.996698 0.980350 3 1333.3 1.500 4.504 0.924299 0.674627 4 625.1 1.500 4.727 0.951802 0.820704 5 1375.9 1.500 4.494 0.915652 0.643655 6 7070.7 1.500 3.954 0.808257 0.808257 7 24.1 1.500 5.565 0.998173 0.994530 8 229.6 1.500 5.004 0.993136 0.966147 9 915.8 1.500 4.616 0.974673 0.974673 10 2470.5 1.500 4.311 0.872802 0.580315 11 1056.1 1.500 4.574 0.901630 0.595856 12 184.0 1.500 5.062 0.993399 0.980327 13 42489.3 1.500 3.223 0.647793 0.647793 14 843.7 1.500 4.640 0.934708 0.713475 15 1157.4 1.500 4.547 0.910461 0.625614 16 63857.0 1.500 3.023 0.936143 0.718970 17 10904.6 1.500 3.794 0.896152 0.577976 18 12398.4 1.500 3.745 0.607116 0.607116 19 77.5 1.500 5.283 0.995595 0.973857 20 628.6 1.500 4.726 0.970269 0.859926 Total 1300.7 1.500 4.511 0.003598
分量
用于提供分量名称的可选列。如果您没有指定名称,Minitab 将分配数字作为其 ID。
观测值定义
观测的缺陷数。
观测值单位
观测的每分量单位数。
每单位机会数

每单位机会数(对于缺陷)。

有关更多信息,请转到什么是每单位机会数?

复杂度

每个分量的复杂度计数。您可以通过为每个分量设置机会数调整观测的单位数和观测的缺陷数。例如,要进行更大型的装配,您需要 1 个单位的分量 1、6 个单位的分量 2 和 5 个单位的分量 3 等。

复杂度值列不是必需的,但是通过使用复杂度值可以降低不成比例的抽样的影响。如果没有比例,请输入一个全都包含 1 的列。

有关更多信息,请转到复杂度是什么?

调整后缺陷数
观测到的缺陷将基于复杂度信息调整(或加权)。如果没有给定复杂度单位,调整后的缺陷数与观测的缺陷数相同。
调整后单位数
观测到的单位将基于复杂度信息调整(或加权)。如果没有给定复杂度单位,调整后的单位数与观测到的单位数相同。所有具有相同复杂度的分量都具有相同的调整后单位数。在示例中,分量 7 和 12 的复杂度都为 3,调整后的单位数都为 234。 
调整后合计机会数
此列通过调整后单位数与每单位机会数相乘计算得出。如果没有调整单位数,总机会数将向具有较大观测单位的分量偏斜,这将影响性能统计量的计算。与之前相同,通过使用复杂度值可以降低不成比例抽样的影响。
DPU
每单位缺陷数,通过将缺陷数除以单位数计算得出。
DPMO

每百万机会缺陷数,通过将调整后单位数除以调整后合计机会数,然后再乘以 1 百万计算得出。

如果没有调整单位数,总机会数将向具有较大观测单位的分量偏斜。

移位 Z 值

用于表示假设长期西格玛偏移的值。如果没有指定值,Minitab 将使用默认值 1.5。

有关更多信息,请转到使用基准 Z 值估计西格玛能力

短期 Z 值
通过 DPMO 和移位 Z 值计算得出的 Z 分值。
YTP

每个分量的合格率。这是分量中没有任何机会导致缺陷的概率。

有关更多信息,请转到合格率 (YTP) 和直通率 (YRT) 是什么?

YRT

每个分量的直通率。分量 2 的合格率是 YTP,YTP = 0.996698。要进行更大型的装配,您需要 6 个单位的分量 2。则 6 个零件 2 皆合格的概率为 YRT,(0.996698)6 = 0.980350。

有关更多信息,请转到合格率 (YTP) 和直通率 (YRT) 是什么?

报表 8A:产品基准(DPMO 与基准 Z 值)

产品基准(DPMO 与基准 Z 值)报表显示产品报表中各种分量的基准统计量的另一个图形视图。

DPMO 是对长期性能的一种度量。基准 Z 值(短期)是对短期性能的一种度量。

点聚类的位置表示您的过程能力趋向于集中的位置。在上面的示例中,有一个聚类刚好低于短期 Z 值尺度 4,而另一个则接近于 4.5。因此,此处使用的许多过程均从略低于 4 运行至略高于 4 sigma。这种情况相当常见。

报表 8B:产品基准(移位 Z 值与基准 Z 值)

产品基准(移位 Z 值与基准 Z 值)报表显示产品报表中各种分量的基准统计量的另一个视图。

此图比较了各分量(移位 Z 值)的可控能力与各分量(短期 Z 值)的能力。通常,移位 Z 值落在水平带中(典型控制区),而短期 Z 值则落在垂直带中(平均技术区)。

六西格玛水平将在高水平的基准 Z 值和低水平的移位 Z 值处获得。

移位 Z 值

  • 低水平的移位 Z 值对应于控制程度高的特征。
  • 高水平的移位 Z 值对应于控制程度低的特征。

基准 Z 值,短期

  • 高水平的基准 Z 值对应于代表优越技术的特征。
  • 低水平的基准 Z 值对应于代表次等技术的特征。

在上面的示例中,所有分量的移位 Z 值均为 1.5 sigma,这是实际移位 Z 值未知时的默认值。约一半的分量的基准 Z 值位于平均技术区。另一半分量的值位于右侧,这表明高于平均能力水平。

报表 8C:产品基准(能力、复杂度、控制)

无复杂度信息

当不包括复杂度信息时,产品基准报表中包含以下图形:
  • YTP:合格率 (YTP) 的逆向 Pareto 图
  • 每单位机会数:分量的每单位机会数,按 YTP 值的顺序排列
  • 短期 Z 值:分量的短期 Z 值,按 YTP 值的顺序排列
  • 移位 Z 值:分量的移位 Z 值,按 YTP 值的顺序排列

在 YTP 图中,确定质量水平最差的分量,然后查看下方的图形以确定此问题是由于高复杂度(机会计数)、低能力(短期 Z 值)还是控制不佳(移位 Z 值)造成的。

在上面的示例中,分量 18 的质量水平最差,机会计数居中,但能力低于平均能力水平。提高能力将对提高质量水平产生最大的影响。

具有复杂度信息

当您包含复杂度信息时,产品基准报表中包含以下图形:
  • YRT:直通率 (YRT) 的逆向 Pareto 图
  • 每单位机会数总和:分量的每单位机会数,按 YRT 值的顺序排列
  • 短期 Z 值:分量的短期 Z 值,按 YRT 值的顺序排列
  • 移位 Z 值:分量的移位 Z 值,按 YRT 值的顺序排列

请注意,总 YRT 表示一个单位的整个分量集合可以在无缺陷的情况下生成的概率。具有最低分量级别 YRT 值的分量对总 YRT 贡献最大。因此,要提高总 YRT,必须改善这些分量。

在上面的示例中,分量 17 的 YRT 最低,而且机会计数和能力也很低。提高分量 17 的平均短期 Z 值将对提高其质量水平产生最大的影响,从而提高总产品质量。

分量 11(第三差的分量)具有高机会计数和良好的能力。降低机会计数将对提高分量 11 的质量水平产生最大的影响,因为其能力已经相当好了。

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